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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김준석 (대구대학교) 윤상후 (대구대학교)
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제22권 제5호
발행연도
2020.1
수록면
1,809 - 1,818 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

공간랜덤포레스트의 버퍼거리를 이용한 월 평균기온, 월 누적 강수량 예측성능 비교
김준석 통계학과 2021.01 학위논문

2020

버퍼거리에 따른 공간 랜덤포레스트를 이용한 월 평균기온 예측 성능 비교
김준석 ,  윤상후 Journal of The Korean Data Analysis Society 2020.01 학술저널

초록· 키워드

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한반도에 발생하는 자연재해의 피해를 줄이기 위해서는 좁고 복잡한 지형적 특징을 고려하여 고해상도 기상자료를 생성해야한다. Hengl et al.(2018)이 제안한 공간 랜덤포레스트는 기상정보를 고해상도로 공간보간 할 수 있는 기계학습법으로 2D 평면좌표계를 이용한 버퍼거리를 생성하였지만 본 연구에서는 한반도 지형 특성을 잘 반영하기 위해 3가지 버퍼거리를 고려하였다. 고려된 버퍼거리는 평면좌표계(2D80), 구형좌표계(2D84), 그리고 해발고도가 고려된 평면좌표계(3D80)로 계산되었다. 훈련자료는 종관기상관측장비의 2017년 월 평균기온 자료이고 검증자료는 자동기상관측장비에서 수집한 2017년 월 평균기온 자료이다. 예측성능은 평균제곱오차(RMSE), 평균절대오차(MAE)와 결정계수 을 기반으로 평가하였다. 예측성능을 평가한 결과 월 효과가 모델에 반영되지 않은 공간 랜덤포레스트가 시공간 랜덤포레스트보다 좋았다. 이는 계절에 따라 관측소의 중요도가 상이함을 의미한다. 버퍼거리의 종류에 따른 공간 랜덤포레스트 결과를 살펴보면 버퍼거리로 구형좌표계(2D84)를 이용하고 고도를 입력변수로 사용한 모델이 상대적으로 예측성능이 우수하였다. 마지막으로 선정된 최적 모델과 모든 기상관측소의 버퍼거리를 반영하여 전국의 월별 평균기온을 예측하여 시각화하였다.
#기계학습 #공간 랜덤포레스트 #공간보간 #버퍼거리 #평균기온.

목차

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안중배 / 2014 / PRISM을 이용한 30 m 해상도의 상세 일별 기온 추정 / 대기 24(1):101~110 dbpia 백승균 / 2011 / 고해상도 기온 및 강수 분포도 작성을 위한 공동크리깅 적용성 평가 / 기후연구 6(3):242~253 google schola Breiman, L. / 2001 / Random forests / Machine learning 45:5~32 google schola Daly, C. / 1994 / A statistical-topographic model for mapping climatological precipitation over mountainous terrain / Journal of Applied Meteorology and Climatology 33:140~158 google schola Hengl, T. / 2015 / Package ‘GSIF’ google schola

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